Learning Red Agent Policy from Observations for Neurosymbolic Autonomous Cyber Agents

该论文针对现代网络中智能自主网络防御代理的需求，提出了一种基于模仿学习的红队（攻击者）策略学习技术。研究背景是：随着网络攻击日益复杂，防御代理通常通过强化学习训练，采用神经符号方法（例如行为树与学习组件结合）来学习、推理、适应和执行安全规则

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR